Auto-Translator

基于多 Agent 的自动翻译工具。

English Version

安装

1. 安装 Docker

• Windows: 使用 Docker Desktop
• Linux: 参考 Docker 官方安装指南

2. 安装 uv

# Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# Linux / macOS
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3. 安装依赖

uv sync

4. 配置 API Key

export OPENROUTER_API_KEY="sk-......"

启动

uv run cli.py

当前目录结构

• core/: Agent、运行时、限流、配置、日志、提示词
• ui/: CLI 会话与终端渲染
• tools/: 工具定义、目录扫描、工具工厂
• inputs/: 输入文件目录
• workspaces/: 页面级工作区目录
• output/: 最终产物目录
• logs/: 每次 CLI 启动后的会话日志目录
• fonts/: Typst 字体目录

说明

• 调度器会在 CLI 中显示思考内容、普通输出和工具调用。
• 执行器状态以固定行展示；运行完成后会显示“正常提交结果 / 未提交成果 / 传输报错 / 用户中断”。
• 执行器默认工作路径是自身 workspace，但允许在项目根目录范围内跨 workspace 查看其他页面。
• read_image / crop_image 会自动压缩上一张同类图像消息，节省 token。
• color_sample 的 x/y 使用 1-1000 的归一化相对坐标。

配置文件

config.json 示例：

{
  "base_url": "https://openrouter.ai/api/v1",
  "api_key": "OPENROUTER_API_KEY",
  "model": "google/gemini-3.1-pro-preview",
  "scheduler_model": "google/gemini-3.1-pro-preview",
  "executor_model": "google/gemini-3.1-pro-preview",
  "concurrency": {
    "max_parallel_agents": 4,
    "max_concurrent_requests": 4,
    "qps": 1.0,
    "qpm": 30
  }
}